Dynamic Stochastic Analysis of Radial Displacement in Functionally Graded Thick Hollow Cylinder Using Hybrid Numerical Method and Monte Carlo Simulation

2009 ◽  
Author(s):  
Seyed Mahmoud Hosseini ◽  
Farzad Shahabian ◽  
Theodore E. Simos ◽  
George Psihoyios ◽  
Ch. Tsitouras
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Numerical Method ◽  
Hollow Cylinder ◽  
Stochastic Analysis ◽  
Radial Displacement ◽  
Functionally Graded ◽  
Thick Hollow Cylinder ◽  
Hybrid Numerical Method ◽  
Dynamic Stochastic

scholarly journals Understanding the thermal problem of variable gradient functionally graded plate based on hybrid numerical method under linear heat source

2021 ◽  
Vol 13 (5) ◽  
pp. 168781402110178
Author(s):  
Jianhui Tian ◽  
Guoquan Jing ◽  
Xingben Han ◽  
Guangchu Hu ◽  
Shilin Huo
Keyword(s):  
Heat Conduction ◽  
Temperature Distribution ◽  
Heat Source ◽  
Numerical Method ◽  
Functionally Graded ◽  
Thermal Problem ◽  
Linear Heat ◽  
Hybrid Numerical Method ◽  
Linear Heat Source ◽  
Gradient Parameter

The thermal problem of functionally graded materials (FGM) under linear heat source is studied by a hybrid numerical method. The accuracy of the analytical method and the efficiency of the finite element method are taken into account. The volume fraction of FGM in the thickness direction can be changed by changing the gradient parameters. Based on the weighted residual method, the heat conduction equation under the third boundary condition is established. The temperature distribution of FGM under the action of linear heat source is obtained by Fourier transform. The results show that the closer to the heat source it is, the greater the influence of the heat source is and the influence of the heat source is local. The temperature change trend of the observation points is consistent with the heat source, showing a linear change. The results also show that the higher the value of gradient parameter is, the higher the temperature of location point is. The temperature distribution of observation points is positively correlated with gradient parameter. When the gradient parameter value exceeds a certain value, it has a little effect on the temperature change in the model and the heat conduction in the model tends to be pure metal heat conduction, the optimal gradient parameters combined the thermal insulation property of ceramics and the high strength toughness of metals are obtained.

Stochastic Analysis of Structures in Fire by Monte Carlo Simulation

2013 ◽  
Vol 4 (1) ◽  
pp. 37-46 ◽  
Author(s):  
Kaihang Shi ◽  
Qianru Guo ◽  
Ann Jeffers
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Stochastic Analysis ◽  
In Fire

Stochastic analysis of the implementation of distributed generation utilizing Monte Carlo Simulation

2021 ◽  
Author(s):  
Viviane Luise Silva de Lima ◽  
Israel Panazollo ◽  
Gustavo Cordeiro dos Santos ◽  
Daniel Pinheiro Bernardon ◽  
Mauricio Sperandio ◽  
...  
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Distributed Generation ◽  
Stochastic Analysis

Stochastische Untersuchung brandbeanspruchter Stahlbetonstützen/Stochastic analysis of reinforced concrete columns subjected to fire

Bauingenieur ◽  
2015 ◽  
Vol 90 (09) ◽  
pp. 456-462
Author(s):  
Guido Morgenthal ◽  
Marcus Achenbach
Keyword(s):  
Monte Carlo Simulation ◽  
Monte Carlo ◽  
Reinforced Concrete ◽  
Stochastic Analysis ◽  
Concrete Columns ◽  
Reinforced Concrete Columns ◽  
Eine Hohe

Es werden Monte-Carlo-Simulationen brandbeanspruchter Stahlbetonstützen mit dem allgemeinen Verfahren nach DIN EN 1992–1–2 durchgeführt. Dabei werden zwölf Pendelstützen mit konstanter Lastausmitte und einer allseitigen Beflammung durch die Einheits-Temperaturzeitkurve untersucht. Die bei der Simulation berücksichtigte Feuerwiderstandsdauer wird mit den in DIN EN 1992–1–2 enthaltenen tabellarischen Daten bestimmt. Die Beispiele werden so gewählt, dass sie im experimentell abgesicherten Bereich liegen.   Bei der Monte-Carlo-Simulation werden zwei Rechenläufe betrachtet. Beim ersten Lauf werden die Unsicherheiten der thermischen Analyse und des mechanischen Modells berücksichtigt, beim zweiten werden diese vernachlässigt. Für beide Läufe werden die Versagenswahrscheinlichkeiten bestimmt und ausgewertet. Dabei zeigt sich, dass die Vernachlässigung der Modellunsicherheiten zu unsicheren Ergebnissen führen kann.   Die in der Monte-Carlo-Simulation verwendete Grenzzustandsfunktion wird mit einer globalen Sensitivitätsanalyse unter Berücksichtigung der Unsicherheiten der thermischen Analyse und des Widerstandsmodells ausgewertet. Die berechneten Sobolindizes belegen, dass das allgemeine Verfahren eine hohe Sensitivität gegenüber den Unsicherheiten der Temperaturberechnung und dem Widerstandsmodell aufweist.

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